Dalai на Linux: запустите собственную LLM офлайн

Что такое LLM (одно предложение): LLM — большая языковая модель, обученная предсказывать слова и строить связный текст по входным подсказкам.

Зачем запускать LLM на Linux

Локальный запуск даёт полный контроль над моделью, входными данными и доступом. Вы не зависите от сторонних сервисов, их политик контента или ограничений по использованию. Это важно для приватности, независимости от платных подписок и для экспериментов с модификациями моделей.

Важно: локальная LLM всё ещё может ошибаться и генерировать выдуманные факты. Ответственность за проверку вытекает на пользователя.

Кому это подходит

• Разработчикам, которым нужен автономный экземпляр для тестирования и интеграций.
• Исследователям и дата-сайентистам, проводящим эксперименты без отправки данных в облако.
• Частным пользователям, которым важна приватность и контроль.

Короткий обзор Dalai

Dalai — свободная реализация интерфейса для моделей семейства LLaMA/Alpaca. Она предоставляет веб-интерфейс, шаблоны подсказок и поддержку запуска моделей локально через Docker. Dalai удобно подходит для машины с ограниченными ресурсами и для тех, кто не хочет настраивать стек вручную.

Требования к системе

• Операционная система: любая современная Linux-система с поддержкой Docker.
• Docker и Docker Compose: рекомендуются для простоты установки.
• Процессор: современный многоядерный CPU ускорит работу, но GPU не обязателен (Dalai работает на CPU).
• Оперативная память и диск: см. таблицу ниже.

Таблица рекомендуемых ресурсов по моделям:

| 65B | ~32 GB | ~500 GB (порядка полутерабайта для весов)

Примечание: значения ориентировочные. Формат весов, оптимизации и конвертации сильно влияют на размер на диске и потребление памяти.

Подготовка: установка Docker и Docker Compose

Если Docker и Docker Compose ещё не установлены, воспользуйтесь официальными инструкциями для вашей дистрибуции Linux или найдите пошаговое руководство по установке Docker на Linux.

Установка Dalai с помощью Docker Compose

1. Клонируйте репозиторий и перейдите в папку:

git clone https://github.com/cocktailpeanut/dalai.git && cd dalai

2. Постройте контейнеры через Docker Compose:

docker-compose build

Во время сборки Docker скачает Python 3.11, NVM и Node.js, затем установит Dalai. На одном из этапов загрузка моделей может показаться зависшей — проверьте загрузку сети, дождитесь завершения.

3. Установите модель, подходящую под ваши ресурсы. Примеры:

docker-compose run dalai npx dalai alpaca install 13B

или

docker-compose run dalai npx dalai llama install 13B

Если скачанные файлы модели кажутся повреждёнными, используйте зеркала вроде Hugging Face и поместите веса туда, где Dalai ожидает их увидеть.

4. Запустите сервис в фоновом режиме:

docker-compose up -d

5. Проверьте статус контейнера:

docker-compose ps

6. Откройте браузер и перейдите на адрес: http://localhost:3000

Выбор модели: что учитывать

• Память и диск. Большие модели дают более точные ответы, но требуют значительно больше ОЗУ и места.
• Время отклика. На CPU большие модели медленнее.
• Цель использования. Для простых задач подойдёт 7B или 13B. Для сложных — 30B и выше.

Совет: начните с Alpaca 13B, если у вас 8–16 GB ОЗУ. Это компромисс между качеством и требованиями.

Основные шаги работы в веб-интерфейсе Dalai

После открытия интерфейса вы увидите текстовое поле и набор шаблонов подсказок:

• AI-Dialog — полезен для разговоров с оговоркой «знает свои пределы».
• Chatbot — ориентирован на «высокий интеллект» в ответах.
• Default — базовый шаблон для простых запросов.
• Instruction — для прямых инструкций.
• Rewrite — перестроение текста.
• Translate — перевод.
• Tweet-sentiment — анализ тональности коротких сообщений.

Примеры запросов:

• Перевести фрагмент текста: вставьте текст и выберите Translate.
• Переписать стиль: вставьте текст и примените Rewrite.
• Провести диалог: используйте Chatbot или AI-Dialog.

Мини‑методика по написанию эффективных подсказок (prompt engineering)

1. Цель в первом предложении: чётко объясните, что нужно получить.
2. Контекст: дайте необходимые факты (тон, ограничение по словам, формат).
3. Примеры: покажите 1–2 образца желаемого результата.
4. Ограничения: укажите, чего нельзя делать.

Шаблон подсказки (4 строки):

• Что нужно: коротко.
• Формат ответа: e.g., “короткий абзац” или “JSON с полями”.
• Пример: один пример на вход/выход.
• Замечания: тон, ограничения.

Пример:

“Напиши краткое резюме (3–4 предложения) новости о технологии X. Формат — 3 предложения. Тон — нейтральный. Не добавляй домыслов.”

Примеры неудач и ограничений (когда это не подойдёт)

• Для задач с жёсткими гарантиями точности (юридические документы, клинические решения) локальная LLM без дополнительной валидации не подходит.
• Если нужен очень быстрый отклик для сотен одновременных пользователей, CPU-решение будет узким местом.
• Если у вас мало диска или ОЗУ, большие модели не запустятся.

Безопасность и приватность

• Данные остаются у вас на машине, если вы не настраиваете удалённый обмен. Это повышает приватность.
• Локальная модель не защищена от несанкционированного доступа по умолчанию. Настройте брандмауэр и, при необходимости, прокси/VPN и аутентификацию.
• Шифруйте бэкапы моделей и логов, если в них есть конфиденциальные данные.
• При обработке персональных данных учитывайте местное законодательство и требования к хранению и обработке (например, GDPR для ЕС). Обработку персональных данных лучше проводить с минимально необходимым набором данных.

Важно: модель может по‑прежнему генерировать личные данные, если они присутствуют в весах или попали в обучающие датасеты — будьте внимательны.

Эксплуатация и устранение неполадок

Чеклист перед запуском:

• Docker и Docker Compose установлены.
• Доступно достаточно ОЗУ и места на диске.
• Порт 3000 открыт локально.
• Модель успешно установлена (проверьте логи установки).

Типичные проблемы и решения:

• “Контейнер падает” — проверьте docker-compose ps и docker-compose logs dalai. Часто причиной становятся лимиты памяти.
• “Интерфейс не отвечает” — убедитесь, что порт 3000 не занят и контейнер в статусе Up.
• “Модель выдаёт выдуманные факты” — уточняйте подсказку, добавляйте ограничения, валидируйте выходы.
• “Скачивание модели прерывается” — скачайте веса с Hugging Face и поместите в нужный каталог вручную.

Командный шортлист (cheat-sheet)

git clone https://github.com/cocktailpeanut/dalai.git && cd dalai
docker-compose build
docker-compose run dalai npx dalai alpaca install 13B
docker-compose up -d
docker-compose ps
docker-compose logs -f dalai

Как тестировать работоспособность — критерии приёмки

• Веб-интерфейс доступен по http://localhost:3000.
• Контейнеры находятся в состоянии “Up” без рестартов в течение 5 минут при тестовой нагрузке.
• Модель отвечает на простые запросы (например, перевести 3‑предложенный текст) в разумное время (<30 секунд для 13B на CPU, время зависит от оборудования).
• При некорректных вводных модель не генерирует запрещённый контент при соблюдении заданных ограничений подсказки.

Ролевые чеклисты

Администратор:

• Установить Docker и Compose.
• Настроить бэкапы и права доступа.
• Ограничить наружный доступ и настроить брандмауэр.

Разработчик:

• Подготовить образцы подсказок и тесты качества.
• Интегрировать локальную LLM в dev-окружение.
• Логировать запросы и ответы для отладки.

Исследователь:

• Проверить консистентность ответов на наборе контролируемых запросов.
• Фиксировать версии весов и конфигураций для воспроизводимости.

Оптимизации и альтернативы

• Quantization (квантование) может снизить требования к памяти и ускорить работу, но иногда уменьшает качество. Исследуйте доступные инструменты для конвертации весов.
• Если требуется масштабирование или GPU, рассмотрите развёртывание модели на сервере с GPU или использование другого фреймворка (например, локальная сборка с поддержкой CUDA).
• Альтернативы Dalai: локальные фронтенды, другие open-source решения и контейнерные сборки моделей (все требуют сопоставимой подготовки).

Советы по работе на слабом железе и Raspberry Pi

• Малые модели или оптимизированные веса — ключ к запуску на Raspberry Pi.
• Используйте swap на диске осторожно — это может помочь, но значительно замедлит отклики.
• Для экспериментов на Pi выберите 7B Alpaca и уменьшите частоту запросов.

Простая диаграмма принятия решения (flowchart)

flowchart TD
  A[Нужно LLM локально?] -->|Да| B{Есть Docker и место?}
  B -->|Да| C[Клонировать Dalai]
  B -->|Нет| D[Установить Docker/очистить место]
  C --> E{Сколько ОЗУ?}
  E -->|<8 GB| F[Установить Alpaca 7B или 13B если поместится]
  E -->|8–16 GB| G[Alpaca/LLama 13B]
  E -->|>16 GB| H[Рассмотреть 30B или 65B]
  F --> I[Запустить docker-compose up -d]
  G --> I
  H --> I
  I --> J[Открыть http://localhost:3000]

Контроль качества: тесты и приёмка

• Тест 1: функциональная проверка веб-интерфейса и базового запроса.
• Тест 2: проверка времени отклика на набор из 10 одинаковых запросов.
• Тест 3: проверка корректности перевода и переписывания на контрольном тексте.

Критерии приёмки описаны выше в разделе “Критерии приёмки”.

Краткий глоссарий (1‑строчное определение)

• LLM — большая языковая модель, генерирует текст по входу.
• Dalai — открытый интерфейс и инструмент для запуска LLaMA/Alpaca локально.
• Alpaca/LLaMA — семейства моделей, различающиеся масштабом и весами.
• Docker Compose — инструмент для определения и запуска многоконтейнерных Docker-приложений.

Резюме

• Dalai даёт простой путь запустить LLM на Linux через Docker Compose.
• Выбор модели определяется вашими ресурсами (ОЗУ, диск) и задачами.
• Уделите внимание безопасности, шортлисту команд и тестам приёмки.

Важно: локальная LLM — мощный инструмент, но она не заменяет валидацию фактов и человеческую проверку там, где это критично.

Список литературы и полезные ссылки: репозиторий Dalai на GitHub, страницы с весами моделей на Hugging Face и официальные инструкции по установке Docker для вашего дистрибутива.